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MONITORING FARMLAND LOSS CAUSED BY URBANIZATION IN BEIJING FROM MODIS TIME SERIES USING HIERARCHICAL HIDDEN MARKOV MODEL
Urban Encroachment onto Farmland Time Series Change Detection Hierarchical Hidden Markov Model (HHMM)
2018/5/16
In this study, we proposed a method to map urban encroachment onto farmland using satellite image time series (SITS) based on the hierarchical hidden Markov model (HHMM). In this method, the farmland ...
基于CA-Markov模型的土地利用演化模拟预测研究
地利用动态度 模拟预测 CA-Markov模型 多标准评价方法
2016/12/20
为了探究城市发展过程中土地利用变化规律及各类驱动力的影响，以北京市顺义区为例，基于2000、2005、2010年3期遥感影像解译数据，分析研究区域的土地利用类型的动态变化程度，并基于Markov模型定量分析了土地利用的转移方向及转化程度。结合GIS分析功能，探讨多种土地利用驱动力对于土地利用类型转移的影响，并采用模糊计算的方法，将各类影像土地利用转移的因子标准化，并利用GIS中加权线性方法将其整合...
为探讨哈尔滨城市化进程中土地利用时空演变规律以及驱动机制。该文以1989年、2001年和2007年Landsat TM影像为数据源，借助于地学信息谱图理论，运用RS和GIS技术分析研究区域18 a土地利用格局变化，以2007年土地利用格局为基础，利用CA-Markov模型和并引入终极状态概率，预测2025年土地利用情况和平衡状态下土地利用空间分布格局。研究结果表明：区域土地利用格局以耕地为主，其面...
为研究土地利用空间变化趋势，找出系列变化与其驱动因子间的关系，该文以海南昌化江下游流域为研究区域，采用CA-Markov模型，基于1998年、2008年土地利用解译数据，结合降雨、坡度、距离等因素对2018年土地利用类型进行了模拟和预测。并模拟出2009年预测数据与解译数据进行对比，得到模拟精度为77.67%，说明模型可信度较高。进一步分析了天然地类（河流、天然林）的转出与人均GDP、人均农业产值...
基于马尔科夫的城市道路行驶工况构建方法（Driving Cycle Construction Methodology of City Road Based on Markov Process）
行驶工况 构建 马尔科夫过程 最大似然估计
2009/11/24
将汽车行驶工况看作一个随时间变化的马尔科夫过程，利用最大似然估计法，将行驶工况分成6个不同状态，而每个行驶片段作为反映加速度变化的模型事件，更好地保持了车辆行驶过程中微小时间段内的速度变化特性。在此基础上提出了状态转移概率与相似性检验相结合的候选工况选择方法，建立了具有13个特征参数的评价准则。以合肥市典型道路为例进行了实际应用分析，并通过独立性检验，验证了马尔科夫方法应用于行驶工况的合理性。结果...